本文へジャンプ
  • ながの子育て応援宣言
  • 行動宣言募集
  • 婚活サポーター募集中
  • 婚活の秘訣
  • ながの結婚支援ネットワーク

投稿

matlab 유전알고리즘 예제

2019年8月3日

증강 된 라그랑기아 유전 알고리즘 (ALGA) 및 페널티 알고리즘을 설명합니다. [1] 골드버그, 데이비드 E., 검색, 최적화 및 기계 학습의 유전 알고리즘, 애디슨 웨슬리, 1989. 비선형 제약 알고리즘. 비선형 구속조건 솔버 알고리즘을 참조하십시오. gamultiobj에 대 한 변경 되지 않는 옵션. 비선형 구속조건 알고리즘에 대한 설명은 비선형 구속조건 솔버 알고리즘을 참조하십시오. 유한한 값 목록에서 선택하는 방법을 포함하여 ga에서 혼합 정수 프로그래밍을 사용하는 방법을 보여 주었습니다. 사용자 정의 데이터 유형 최적화 증강 된 Lagrangian 비선형 제약 솔버에서 유전 알고리즘을 사용 하 여, 상보성 측정은 그 요소는 ciλi, 여기서 ciλi, 여기서 cilinear 부등식 제약 조건 위반, 그리고 λi는 해당 라그랑주 승수입니다. 증강 된 라그랑주 유전 알고리즘을 참조하십시오. gamultiobj의 경우 옵션에 대한 스프레드 값의 상대적 변화의 기하학적 평균이 있을 때 알고리즘이 중지됩니다. 맥스스톨세대세대는 옵션보다 적습니다. 함수허용오차, 최종 스프레드는 과거 옵션에 대한 평균 스프레드보다 적습니다. 맥스스톨세대 세대.

gamultiobj 알고리즘을 참조하십시오. 유전 알고리즘은 정수 제약 조건을 포함하여 모든 유형의 제약 조건으로 원활하거나 비SMOOTH 최적화 문제를 해결합니다. 그것은 인구 구성원 중 돌연변이와 크로스 오버에 의해 무작위로 검색 하는 검색 하는 검색, 인구 기반 알고리즘. [2] A. R. 콘, N. I. 엠 굴드, 그리고 엘 토인트 박사. “일반 제약 조건 및 단순 한계를 가진 최적화를 위한 전 세계적으로 수렴된 라그랑기 알고리즘”, 수치 분석에 대한 SIAM 저널, 볼륨 28, 번호 2, 페이지 545-572, 1991. 예: x의 짝수 항목이 정수 값임을 지정하려면 IntCon을 2:2:nvars로 설정하면 유전 알고리즘 함수 ga는 피트니스 함수가 문제의 변수 수만큼 많은 요소를 가지는 하나의 입력 x를 취한다고 가정합니다.

피트니스 함수는 함수의 값을 계산하고 하나의 반환 인수 y에서 해당 스칼라 값을 반환합니다. 솔버에서 반환되는 x는 ga에서 계산한 최종 채우기에서 가장 좋은 점입니다. fval은 지점에서 평가된 simple_fitness 함수의 값x. ga는 특히 좋은 해결책을 찾지 못했다. 솔루션을 개선하는 방법은 유전 알고리즘의 “일반적인 튜닝 옵션”을 참조하십시오. 예: 컨트롤 변수가 1 이하로 합산되도록 지정하려면 제약 조건 A = 1,N) 및 b = 1을 지정합니다. 이 예제에서는 유전 알고리즘을 사용하여 비선형 부등식 제약 조건 및 경계에 따라 객관적인 함수를 최소화하는 방법을 보여 주며 있습니다. 유전 알고리즘은 인구에 적용되는 연산자 집합을 사용하여 채우기에서 작동합니다.

인구는 설계 공간의 점 집합입니다. 초기 채우기는 기본적으로 임의로 생성됩니다. 인구의 다음 세대는 현재 세대의 개인의 적합성을 사용하여 계산됩니다. 예: lb = [0;-Inf;4]는 x(1) ≥ 0, x(3) ≥ 4를 의미한다. 혼합 정수 프로그래밍 알고리즘에 대한 설명은 정수 가 알고리즘을 참조하십시오. 솔루션을 개선하기 위한 하이브리드 함수의 사용을 보여 주며, 출력 함수 또는 플롯 함수에 의해 종료된 최적화. 우리는 함수 플롯을 사용할 수 있습니다도구 상자에서 목적 = [-2 2;-2]에 걸쳐 함수 shufcn을 플롯.

グローバルメニューへジャンプ

ページのトップへ